#Python

Este artigo apresenta uma abordagem simples para ajustar hiperparâmetros de modelos de machine learning de forma automática e eficiente utilizando o Optuna como framework de otimização. Exploramos como utilizar tanto as opções nativas de armazenamento do Optuna quanto o InterSystems IRIS como backend de banco de dados para acompanhar o progresso das buscas por hiperparâmetros. Também mostramos como o MLflow pode ser usado para monitorar experimentos e gerenciar modelos por meio de sua interface de rastreamento e registro de modelos.

Visão Geral

O Smart Patient Summary Generator é uma aplicação de demonstração baseada em IA desenvolvida para o InterSystems IRIS for Health. Ele lê dados de pacientes no padrão FHIR R4, extrai informações clínicas essenciais e gera resumos concisos direcionados a quatro papéis (roles) diferentes:

• Médico Plantonista
• Gestor de Cuidados
• Paciente
• Cuidador Familiar

Ao consolidar registros FHIR fragmentados em resumos específicos para cada papel, a aplicação ajuda profissionais de saúde a compreender rapidamente o quadro atual do paciente, mudanças recentes e riscos de acompanhamento.

O problema real

Às 16h57 de uma sexta-feira, um pedido de exame de rotina falhou.

A amostra do paciente já estava em trânsito. O laboratório de referência externo rejeitou a requisição — não conseguiu identificar o paciente de forma única. A operadora de saúde rejeitou a autorização por um motivo diferente. Nenhum dos sistemas falava a mesma linguagem, nenhum expunha mensagens de erro compatíveis, e a única camada de integração no meio simplesmente repassava as requisições.

Olá!

Estou tentando compilar uma classe com Embedded Python e recebo este erro:

Compilation started on 06/12/2026 11:44:17 with qualifiers 'cuk'
Compiling class User.VectorSearch
ERROR #7802: Worker job/s '749:33' unexpectedly shut down in group '#Default:(446070926892):0'.
ERROR #7812: Work queue unexpectedly removed, shutting down.
ERROR #5002: ObjectScript error: <THROW>WaitForComplete+215^%SYS.WorkQueueMgr *%Exception.StatusException ERROR #7802: Worker job/s '749:33' unexpectedly shut down in group '#Default:(446070926892):0'.
ERROR #7812: Work queue unexpectedly removed, shutting down.
Detected 3 errors during compilation in 1.020s.

Olá a todos. 

Após tentar executar métodos Python no Docker intersystemsdc/irishealth-community, que agora não permite executar nenhum método com Python, decidi deixar essa versão e começar a trabalhar com o [containers.intersystems.com/intersystems/iris-community](https://containers.intersystems.com/intersystems/iris-community). 

Neste ambiente os métodos Python funcionam, o que já foi um passo bem grande. Estou tentando importar minhas bibliotecas com pip install -r requirements.txt

Se o seu código em Embedded Python chamar a biblioteca tkinter (que é utilizada por várias bibliotecas de geração de gráficos, incluindo a matplotlib), você poderá se deparar com o seguinte erro:

<THROW> *%Exception.PythonException <CLASS DOES NOT EXIST> 230 ^^0^DO ##CLASS(User.Test).Test() 
<class '_tkinter.TclError'>: Can't find a usable init.tcl in the following directories:

c:/intersystems/irispy/lib/python/lib/tcl8.6
c:/intersystems/irispy/lib/tcl8.6
c:/intersystems/lib/tcl8.6
c:/intersystems/irispy/library
c:/intersystems/library
c:/intersystems/tcl8.6.9/library
c:/tcl8.6.9/library

This probably means that Tcl wasn't installed properly.

No artigo anterior, usamos o pyprod para criar componentes de produção enquanto dependíamos da interface de usuário (UI) para a configuração da produção. Essa mesma produção agora pode ser definida inteiramente em Python:

from intersystems_pyprod import Production, ServiceItem, ProcessItem, OperationItem

iris_package_name = "HelloWorld"

class MyProduction(Production):
    services = [
        ServiceItem(
            "MyServiceName",
            "HelloWorld.MyService",
            host_settings={"target": "MyProcessName"},
        )
    ]
    processes = [
        ProcessItem(
            "MyProcessName",
            "HelloWorld.MyProcess",
            host_settings={"target": "MyOperationName"},
        )
    ]
    operations = [
        OperationItem("MyOperationName", "HelloWorld.MyOperation")
    ]

Olá,

Sou eu de novo 😁, recentemente estou trabalhando na geração de alguns dados fictícios de pacientes para fins de teste com a ajuda do Chat-GPT usando Python. E, ao mesmo tempo, gostaria de compartilhar minha curva de aprendizado. 😑

Antes de mais nada, construir um serviço de API REST personalizado é fácil estendendo a classe %CSP.REST. Criando um Serviço REST Manualmente Vamos começar! 😂

1. Crie uma classe datagen.restservice que estende %CSP.REST

ClassExtends%CSP.REST

2. Adicione uma função

    Olá a todos! 👋
    Estou animado em compartilhar o projeto que enviei para o atual InterSystems .Net, Java, Python, and JavaScript Contest — ele se chama IRIStool and Data Manager, e você pode encontrá-lo no InterSystems Open Exchange e na minha página do GitHub.